2018年04月05日

平成29年度 技術士第二次試験問題 情報工学部門 T−5

T−5
パターン認識技術の説明として、最も不適切なものは次のうちどれか。

 @ SVM (Support Vector Machine:サポートベクターマシン) は、基本的に
   2つのクラス識別を行う識別器を構成する手法である。
 A CHLAC (Cubic Higher-Order Local Autocorrelation:立体高次局所
   自己相関) の特徴は、ステレオ画像を用いた3次元物体の認識に用いら
   れる方式である。
 B KL (Karhunen-Loeve:カルーネンレーベ) 展開は、多変量解析における
   主成分分析と数学的にほとんど等価である。
 C HMM (Hidden Markov Model:隠れマルコフモデル) は、音声認識において
   広く用いられる方式である。
 D SIFT (Scale Invariant Feature Transform:スケール不変特徴変換) は、
   画像の回転・スケール変化・照明変化等に頑強な特徴量を記述できる。


【正解】 A

@
SVMは、「教師あり学習」のパターン認識モデルの一つである。
 識別性能に優れ、高い汎用能力がある。
A
CHLACは、動画像認識の方法の一つであり、画像を用いた認識ではない。
B
主成分分析は対象データをより良く表す成分を抽出し、
 データを少ない次元で表現する。
 
KL展開は元のデータを失わないように、少ない要素のベクトルで
 表現する手法。数学的にはほとんど等価である。
C
HMMは確率的なパターン認識の手法である。
D
SIFTは、モザイク画像のマッチングなどに利用される。

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posted by ファーストマクロ at 01:20| Comment(0) | H29技術士二次試験(情報工学)
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